
推荐系统笔记
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纳兰小熊
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推荐系统笔记--Swing模型的原理
重叠度大代表两个人可能来自同一个小圈子,那么他们对相似度的贡献会比较小。重叠度小,说明他们可能不属于同一个小圈子,则他们对相似度的贡献比较大,使用 overlap(u1, u2) 可以降低小圈子对相似度的影响,alpha是个人工设置的参数,用来防止分母为 0 的情况;在 Item CF 召回中,物品的相似度是基于其。时,就会误将两个不相似的物品定义为相似;Swing 模型引入。来衡量的,但当受众的交集局限在一个。来判断两个用户是否属于一个小圈子;1--Swing模型的引入。1--Swing模型的引入。原创 2023-11-12 21:52:48 · 879 阅读 · 0 评论 -
推荐系统笔记--基于物品的协同过滤(Item CF)
Item CF的基本思想是:如果用户A喜欢物品 item1,而且物品 item1 和 物品 item2 很相似,那么用户很可能也喜欢 item2,因此可以将 item2 推荐给用户A;来将新的物品推荐给用户;下图中用户对红色物品的感兴趣度为 [2, 1, 4, 3],红色物品与橙色物品的相似度为 [0.1, 0.4, 0.2, 0.6],因此可以计算出用户对橙色物品的感兴趣度。一般来说,两个物品的受众重合度越高,两个物品越相似。3--ItemCF召回流程。原创 2023-11-12 21:37:58 · 910 阅读 · 0 评论